Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
📚Python Books
Открыть в Telegram
📚Python библиотека admin - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала 📚Python Books
Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 34 037 подписчиков, занимая 4 034 место в категории Технологии и приложения и 19 180 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 34 037 подписчиков.
Согласно последним данным от 09 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -167, а за последние 24 часа — 3, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.99%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает N/A% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 059 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 0 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 0.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“📚Python библиотека
admin - @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 10 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
34 037
Подписчики
+324 часа
-347 дней
-16730 день
Архив постов
34 021
+4
👩💻 Docker - лучший обучающий канал о Devops.
В формате картинок и шорстов даже новички смогут использовать продвинутые инструменты разработки и использовать Docker.
Стоит подписаться: t.me/DevopsDocker
34 021
Data Fusion 2025: Нейросети и инфраструктура будущего на практике
2025 — это уже не про эксперименты с нейросетями и моделями. На Data Fusion 2025 обсуждают, как технологии становятся зрелыми, а инженерия — единственным способом масштабирования. Без иллюзий и красивой обертки — только системный опыт, проверенные подходы и реальные кейсы.
В программе:
📌 RAG — архитектуры, которые объединяют генерацию и поиск
📌Примеры использования RL-агентов в сценариях взаимодействия с физическим миром и пользовательскими системами
📌Малые генеративные модели: как компактные архитектуры становятся частью систем там, где большие LLM невозможны
📌Embodied AI: ИИ, который "понимает" пространство — в производстве, робототехнике и финтехе
💡Это намного больше, чем красивые презентации с графиками и цифрами. Ведущие эксперты индустрии поделятся практикой внедрения и трендами в области генеративных моделей. А еще вас ожидает классный нетворкинг и возможность задать вопрос спикерами напрямую.
📅 16–17 апреля | Москва, технопарк «Ломоносов»
🎟 Стать участником конференции: data-fusion.ru
—
*RL — Reinforcement Learning (обучение с подкреплением)
*RAG — Retrieval-Augmented Generation (генерация с поисковым компонентом)
*AI — Искусственный интеллект
*LLM — большие языковые модели (Large Language Models)
*Embodied AI — ИИ, взаимодействующий с физическим миром
34 021
Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍
Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов
В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.
После прохождения курса вы научитесь:
🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений,
🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом,
🔹 автоматизировать получение данных.
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqucrKgL
34 021
🖥 @memory_it_bot — это тренажёр для подготовки к техническому собеседованию.
Реализован в виде бота, работает по принципу интервальных повторений или flash-карточек для эффективного запоминания вопросов с технических собеседований. В базе вопросов присутствуют богатый набор тем для подготовки к собесу:
Python, FastAPI, Django, Docker, k8s, SQL, NoSQL, System Design, Алгоритмы, LeetCode, Микросервисы, ООП, Шаблоны Проектирования, РСУБД, Общие Вопросы Программирования.
Автор расширяет и держит базу вопросов в актуальном состоянии, с автором всегда есть обратная связь. База вопросов представлена на сайте.
Возможности:
🌟 Тренажёр позволяет разработчикам подготовиться к собеседованиям любого уровня: Junior, Middle, Senior, Lead.
🌟 Помогает закрепить знания и непрерывно расти. Бот запоминает прогресс и подстраивается под темп пользователя.
🌟 Бот сделает вас увереннее на собесе, вы сможете получить интересные для вас задачи на крутых проектах и устроиться на зарплату по верху рынка.
✅Сайт memoryitbot.site
✅Блог автора @brain_bait
✅Тренажёр @memory_it_bot
Реклама, erid: 2VtzqwzPfpC, Кукушкин Евгений Игоревич
34 021
Repost from Linux Books
⚡️В честь начала весны запускает большой розыгрыш для пентестеров.
Дарим топовый инструмент для пентестеров Flipper Zero, книги по хакингу и Мерч пентестера.
С вас:
— Подписка на Kali Linux
— Подписка на Информационную Безопасность
— Нажать «Участвовать».
Мы бесплатно доставим в вашу локацию. Итоги подведём 18 апреля в 18:00 случайным образом при помощи бота. Всем удачи!
⚠️ Если бот подвис — не беспокойтесь, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».
34 021
Кодишь? Тогда тебе сюда 🚀
Канал Истовый инженер — твой личный гид в мире технологий. Здесь только полезные материалы: от Python до Go, от алгоритмов до архитектуры.
Хардкорные туториалы, лайфхаки для разработчиков и фишки, которые сэкономят тебе часы работы. Ты же не хочешь отставать, правда? 💻🔥
Подписывайся, чтобы быть в тренде и прокачивать скилы каждый день @ultimate_engineer
34 021
+4
🎁 Дарим доступ к курсам и замечательную литературу для подготовки к собесу и !
На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и коллекцию очень полезных книг для подготовки к собеседованию.
Условия участия максимально простые:
🔸 подписаться на Machine Learning
🔸 подписаться на Поступашки
Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из этих великолепных книг:
— 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python
— Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
— Путь инженера-программиста: развитие навыков для успешной карьеры
— Математика для Data Science
— Как быть успешным в Data Science.
— Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта
Итоги подведем 19 апреля в 19:00 при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️
34 021
Освойте основной инструмент работы аналитика
Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных.
Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать за несколько строк кода.
Отсюда и вытекает важность Pandas для аналитика - этот инструмент банально очень сильно делает жизнь проще и приятней, а работу - эффективней.
Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative.
За неделю обучения вы:
🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д.
🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д.
🟠 Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети
Начать учиться Pandas
34 021
Probability, Random Processes, and Statistical Analysis Applications to Communications, Signal Processing, Queueing Theory and Mathematical Finance
📕 Book
@pythonlbooks
34 021
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46
Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8
34 021
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
